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LexisNexis PatentSight+ Summit 2026 における「なぜ荏原製作所は『知財ROIC』を導入したのか」（荏原製作所 知的財産部長、高柳秀臣氏）と題した講演の内容詳細がBiz/Zineに掲載されています。 荏原製作所が「知財ROIC」を導入した背景には、リーマンショック後に研究開発投資の削減と大量の特許放棄を経験し、「知財は経営にどう貢献するのか」を明確にする必要に迫られたことがあり、知財活動の成果を「質的効率」と「量的効率」に分け、特許の質やリスク低減、業務改善などを経営の共通言語で可視化する仕組みを構築したということです。 知財ROICは、知財部門の効率化だけを目的とした指標ではなく、事業責任者との定例会で、競合比較、新事業・新市場の探索、財務指標との関係を議論する「経営対話ツール」として活用されており、今後は、知財経営を技術経営（MOT）や人的資本経営と統合し、技術・知財・人財を一体で捉えるデータドリブン経営を目指しています。 知財部門が「権利を管理する組織」から「経営判断を支える組織」へ進化する姿を示す、示唆に富む記事です。 この件について、生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報だけに基づくものであり、必ずしも実情を示したものではなく、誤った情報を含む可能性があることにご留意のうえ、ご参照ください。 なぜ荏原製作所は「知財ROIC」を導入したのか──知財経営をMOTや人的資本経営と統合する挑戦の全貌 LexisNexis PatentSight+ Summit 2026 レポート Vol.4：株式会社荏原製作所 髙栁秀樹氏 https://bizzine.jp/article/detail/12918 August 8 — Why Did Ebara Corporation Introduce “IP ROIC”? Biz/Zine has published a detailed article covering a presentation titled “Why Did Ebara Corporation Introduce ‘IP ROIC’?” delivered by Hideomi Takayanagi, General Manager of the Intellectual Property Department at Ebara Corporation, at the LexisNexis PatentSight+ Summit 2026. One of the key factors behind Ebara’s introduction of “IP ROIC” was its experience following the global financial crisis, when the company reduced R&D investment and abandoned a large number of patents. This created an urgent need to clarify the fundamental question: “How does intellectual property contribute to management and business performance?” In response, Ebara developed a framework that divides the outcomes of IP activities into “qualitative efficiency” and “quantitative efficiency,” enabling the company to visualize factors such as patent quality, risk reduction, and operational improvements using a common language that can be understood and discussed by management. IP ROIC is not merely a metric for improving the efficiency of the IP department. It is also used as a “management dialogue tool” in regular meetings with business leaders, where they discuss such issues as competitive benchmarking, the exploration of new businesses and markets, and the relationship between IP activities and financial indicators. Looking ahead, Ebara aims to integrate IP management, Management of Technology (MOT), and human capital management, pursuing data-driven management that treats technology, intellectual property, and human capital as interconnected assets. The article offers valuable insights into how an IP department can evolve from an “organization that manages IP rights” into an “organization that supports management decision-making.” I asked generative AI to conduct a deeper analysis of this topic, and I hope you will find the results useful. Please note, however, that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please keep these limitations in mind when reviewing the results.
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キユーピーは、DeNA AI Linkの支援を受け、自律型AIエージェント「Devin」を活用して、工場の生産ラインや設備改善に用いるシミュレーションモデルを自動生成する仕組みを構築したということです。シーメンスの工場シミュレーションソフトウェア「Tecnomatix Plant Simulation」と、その専用言語「SimTalk」を組み合わせ、AIがモデルの作成からプログラムの実行、エラーの検出・修正、動作確認までを自律的に繰り返します。開発初期には多数の不具合修正が必要だったものの、ルールや専門用語、作業手順などの資料をAIに参照させ、クラウド環境とローカル環境を連携させることで、安定的にモデルを生成できるようになったということです。その結果、小規模なシミュレーションモデル1件当たりの開発工数を、従来想定の8.5人日から1.8人日へ短縮し、78.8％削減しました この取り組みは、生成AIが単なる文章作成や情報検索の支援ツールから、専門的なソフトウェアを操作し、試行錯誤を重ねながら成果物を完成させる「自律型の実務担当者」へと進化しつつあることを示す事例といえます。 キユーピーの取り組みについて、技術的な仕組み、導入効果、製造業への影響、今後の課題という観点から生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報だけに基づくものであり、必ずしも実情を示したものではなく、誤った情報を含む可能性があることにご留意のうえ、ご参照ください。 DeNA AI Link、キユーピーの工場シミュレーション開発を自律型AIエージェント「Devin」で支援 小規模なシミュレーションモデルの完全自動生成に成功し、開発工数を78.8%削減 2026.08.04 https://dena.com/jp/news/5423/ Kewpie Fully Automates Factory Simulation Model Generation with an AI Agent Kewpie has reportedly developed, with support from DeNA AI Link, a system that uses the autonomous AI agent “Devin” to automatically generate simulation models for production lines and equipment improvements at its factories. The system combines Siemens’ factory simulation software, “Tecnomatix Plant Simulation,” with its dedicated programming language, “SimTalk.” The AI autonomously performs an iterative process that covers everything from model creation and program execution to error detection and correction, as well as operational verification. Although numerous bugs and issues had to be addressed during the initial development phase, Kewpie reportedly succeeded in achieving stable model generation by providing the AI with reference materials covering rules, technical terminology, and work procedures, while also integrating cloud and local environments. As a result, the development effort required for a small-scale simulation model was reduced from an estimated 8.5 person-days under the conventional approach to 1.8 person-days—a reduction of 78.8%. This initiative can be seen as an example of how generative AI is evolving beyond a tool that merely assists with writing and information retrieval into an “autonomous digital worker” capable of operating specialized software, repeatedly testing and correcting its own work, and ultimately completing practical deliverables. I asked generative AI to take a deeper look at Kewpie’s initiative from the perspectives of its technical architecture, implementation benefits, potential impact on the manufacturing industry, and future challenges. Please refer to the analysis for further details. Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual circumstances. They may also contain inaccurate information. Please keep these limitations in mind when reviewing the analysis. キリンホールディングスは、社内の研究活動にAIを組み込み、研究者が創造的な仕事に専念できるよう支援するシステムをつくったということです。これが「AI研究員」という取り組みとして紹介されています。 この取り組みを生成AIに深掘りさせましたのでご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 キリンが「AI研究員」導入 人間と伴走して「発想の創造性高める」 8/6(木) https://news.yahoo.co.jp/articles/8edd6841903085a0907c23546dbba1f78a1f6acc Kirin Introduces an “AI Researcher” Kirin Holdings has reportedly developed a system that integrates AI into its internal research activities, enabling researchers to devote more of their time and attention to creative work. This initiative has been introduced as the company’s “AI Researcher” program. I asked generative AI to examine this initiative in greater depth. Please note, however, that the resulting research and analysis are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please bear this in mind when reviewing the report. OpenAIが2026年8月1日に発表した次期AIモデル「Astra（アストラ）」は、数学および理論計算機科学における10件の未解決問題を解決したことで大きな注目を集めています。 「Astra」を生成AIに深掘りさせましたのでご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 OpenAIの次世代モデル「Astra」が数学の未解決問題10件を解決 8/4(火) https://news.yahoo.co.jp/articles/db47a10e36657c994f45ac9810ad863741040354 OpenAI’s Next-Generation AI Model “Astra” OpenAI’s next-generation AI model, Astra, announced on August 1, 2026, has attracted significant attention after reportedly solving ten previously unsolved problems in mathematics and theoretical computer science. I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of Astra, and I invite you to read the results below. Please note that this analysis is based solely on publicly available information. It may not fully reflect the actual situation and could contain inaccuracies or erroneous interpretations. I therefore encourage readers to review the analysis with these limitations in mind. 2026年9月4日（金）に、知財・無形資産ガバナンス協会と大阪工業大学の共催による「関西 知財・無形資産ガバナンス・フォーラム KANSAI IP・IA Governance Forum ～関西発 知財・無形資産ドリブン経営への変革～」が、大阪工業大学 梅田キャンパスにて開催されます。本フォーラムでは、「知財を経営の力に」をテーマに掲げ、関西から、政府の最新政策、大企業・中小企業の具体的な経営戦略、大学での人財育成などの「知財・無形資産経営」の具体的な実践方法とその将来像を発信します。 講演 ①「知的財産推進計画2026 ～成長戦略を支える知財戦略の推進～」 講演 ②「MPDP理論による中小企業活性化戦略」 講演 ③「経営に活かす知財の在り方を考える ～クリエイティブな知財部運営に挑むダイキン工業の取組み～」 講演 ④「知的資産と知財教育」 パネルディスカッション「知財を経営に活かす人財」のあるべき姿 関西 知財・無形資産ガバナンス・フォーラム https://ipiaga.org/news/%e9%96%a2%e8%a5%bf-%e7%9f%a5%e8%b2%a1%e7%84%a1%e5%bd%a2%e8%b3%87%e7%94%a3%e3%82%ac%e3%83%90%e3%83%8a%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%83%95%e3%82%a9%e3%83%bc%e3%83%a9%e3%83%a0 August 6 – Kansai IP & Intangible Assets Governance Forum On Friday, September 4, 2026, the Kansai IP & Intangible Assets Governance Forum – KANSAI IP & IA Governance Forum: Driving the Transformation to IP and Intangible Asset–Driven Management from Kansai will be held at the Umeda Campus of Osaka Institute of Technology. The forum is jointly organized by the Intellectual Property & Intangible Assets Governance Association (IPIAGA) and Osaka Institute of Technology. Under the theme "Leveraging Intellectual Property as a Driver of Corporate Management," the forum will showcase practical approaches to IP and intangible asset management from the Kansai region. Topics will include the latest government policies, management strategies adopted by both large enterprises and SMEs, and human resource development initiatives at universities, while also exploring the future direction of IP and intangible asset–driven management. Lecture 1: The Intellectual Property Strategic Program 2026 – Advancing IP Strategy to Support Japan's Growth Strategy Lecture 2: SME Revitalization Strategy Based on MPDP Theory Lecture 3: Rethinking the Role of Intellectual Property in Corporate Management – Daikin Industries' Challenge of Building a Creative IP Organization Lecture 4: Intellectual Assets and Intellectual Property Education Panel Discussion: The Ideal Profile of Human Resources Who Can Leverage Intellectual Property in Corporate Management 知財・無形資産ガバナンス協会（IPIAGA 呼称：アイピーガ）の2026年８月度 知財ガバナンス研究会（リモート会議）が８月４日午後行われ、内閣府知的財産戦略推進事務局の清水参事官による「知的財産推進計画2026」の解説がありました。 2026年6月12日に決定された「知的財産推進計画2026」は、世界的な知財・無形資産投資の拡大、生成AIの急速な社会実装、経済安全保障上のリスク、国際標準をめぐる競争、コンテンツ産業の成長、クールジャパンの海外展開という大きな環境変化を踏まえて策定されています。 今回の説明で特に注目されたのは、知財・無形資産を企業経営と国家戦略の中核に据え、成長戦略17分野における「勝ち筋」の明確化にIPランドスケープを活用していくという方向性です。さらに、生成AIの利用促進と知財保護を両立させるためのプリンシプル・コード、国際標準、技術流出対策、知財紛争における証拠収集制度の強化など、今後の知財実務に直結する施策も数多く示されています。 また、改訂されたコーポレートガバナンス・コードでは、知財・無形資産への投資について取締役会が説明責任を負うことが明確化されました。これを受けて公表された「価値創造を加速する知財・無形資産投資・活用のガイダンス」では、知財・無形資産経営の実装を妨げる課題を5つのボトルネックに整理し、その解消策と企業事例を示しています。 これからの知財部門には、権利の取得・保護にとどまらず、経営層や事業部門と連携し、自社の強みを価格決定力やゲームチェンジにつなげる役割が求められます。知財・無形資産への投資を短期的なコストではなく、中長期的な企業価値を生み出す成長投資として、どのように経営へ組み込んでいくかが重要なテーマとなります。 なお、2026年9月4日（金）に大阪工業大学 梅田キャンパスでリアル開催される「関西 知財無形資産ガバナンス・フォーラム」（知財・無形資産ガバナンス協会と大阪工業大学の共催、参加無料）では、内閣府知的財産戦略推進事務局 清水祐樹 参事官から「知的財産推進計画2026」の話を直接聴くことができますので、関西方面の方はぜひご参加ください。」 内閣府・清水参事官の説明内容をもとに、「知的財産推進計画2026」が企業経営や知財部門にどのような変革を求めているのかを整理しましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください 知的財産推進計画２０２６～成長戦略を支える知財戦略の推進～ https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/260612/keikaku_all.pdf 「知的財産推進計画2026」（概要） https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/260612/keikaku_gaiyo_all.pdf 『知的財産推進計画2026』決定 13/6/2026 https://yorozuipsc.com/blog/20261171621 関西 知財・無形資産ガバナンス・フォーラム KANSAI IP・IA Governance Forum ～関西発 知財・無形資産ドリブン経営への変革～ 知財・無形資産ガバナンス協会 × 大阪工業大学 共催 https://ipiaga.org/news/%e9%96%a2%e8%a5%bf-%e7%9f%a5%e8%b2%a1%e7%84%a1%e5%bd%a2%e8%b3%87%e7%94%a3%e3%82%ac%e3%83%90%e3%83%8a%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%83%95%e3%82%a9%e3%83%bc%e3%83%a9%e3%83%a0 August 6 – Cabinet Office Director Shimizu Explains the Intellectual Property Strategic Program 2026 The August 2026 Intellectual Property Governance Study Meeting (held remotely) of the Intellectual Property & Intangible Assets Governance Association (IPIAGA) took place on the afternoon of August 4. During the meeting, Mr. Shimizu, Director of the Intellectual Property Strategy Promotion Secretariat of the Cabinet Office, provided an overview of the Intellectual Property Strategic Program 2026. The Intellectual Property Strategic Program 2026, approved on June 12, 2026, was formulated in response to major changes in the global environment, including the rapid expansion of investment in intellectual property and intangible assets, the widespread adoption of generative AI, growing economic security risks, intensified competition over international standards, the continued growth of the content industry, and the global expansion of the Cool Japan initiative. One of the most noteworthy points highlighted in the presentation was the government's policy of positioning intellectual property and intangible assets at the core of both corporate management and national strategy, while utilizing IP Landscapes to identify competitive advantages across 17 strategic growth sectors. The presentation also introduced numerous policy measures that will directly affect future IP practice, including principles and codes for promoting the use of generative AI while protecting intellectual property, international standardization initiatives, measures to prevent technology leakage, and strengthened evidence collection systems in intellectual property litigation. In addition, the revised Corporate Governance Code now explicitly clarifies that boards of directors are accountable for explaining corporate investment in intellectual property and intangible assets. In response, the government has published the Guidance for Investment and Utilization of Intellectual Property and Intangible Assets to Accelerate Value Creation, which identifies five major bottlenecks hindering the implementation of IP and intangible asset management, together with practical solutions and corporate case studies. Looking ahead, corporate IP departments are expected to move beyond their traditional role of acquiring and protecting intellectual property rights. Instead, they will be required to work closely with senior management and business divisions to leverage their companies' unique strengths, enhance pricing power, and create game-changing competitive advantages. A key management challenge will be determining how investments in intellectual property and intangible assets can be incorporated into corporate strategy—not as short-term costs, but as long-term growth investments that enhance enterprise value. Based on Director Shimizu's presentation, I have organized how the Intellectual Property Strategic Program 2026 is expected to transform corporate management and the role of IP departments. I hope you will find this analysis useful. Please note that the analysis and discussion presented here have been generated with the assistance of generative AI based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Readers are therefore encouraged to exercise appropriate judgment. 知財・無形資産ガバナンス協会（IPIAGA 呼称：アイピーガ）の2026年８月度 知財ガバナンス研究会（リモート会議）が８月４日午後行われました。 今回は、株式会社MIXI コンプライアンス本部 知財室 室長 栗山 幸介の講演「MIXI様の知財・無形資産ガバナンスに関する取り組みについて」が行われました。（会員向けなので、エッセンスしかお伝え出来ません。） 講演では、株式会社MIXIの知財室が、生成AIを単なるチャットツールとしてではなく、特許データベースや社内システムと連携し、複数の知財業務を自律的に処理する「AIエージェント」として活用していることが話されました。拒絶理由通知の分析、引用文献・ファミリー情報の収集、意見書ドラフトの作成、特許査定後のクレーム評価、分割出願案の提案など、実務に踏み込んだ活用例が紹介されました。同社が重視しているのは、業務の判断基準を言語化し、AIの出力を人が評価して改善を繰り返すこと、そしてAIがアクセスできるデータやツールを安全に「つなげる」ことです。そして、知財部門を出願や中間処理を中心とする「処理する組織」から、AIを活用してデータを収集・分析し、事業戦略や企業価値の向上に貢献する「戦略を語る組織」へ転換することを目指しています。 このMIXI知財室の取り組みについて、知財業務の変化、AIエージェントを育てる仕組み、今後の知財組織のあり方という観点から、生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 （第281回）知財実務オンライン：「AIエージェントと変える企業知財 ― 業務アシスタントから戦略的パートナーへ」 （ゲスト：株式会社MIXI コンプライアンス本部 知財室 室長 栗山 幸介氏） https://www.youtube.com/watch?v=bNFbfnHIaZc 事業スピードに寄り添う知財：AI活用によるリードタイム短縮と業務フローの再構築 https://www.youtube.com/watch?v=zu3pkd0-osE 2026/04/06 #miximeetup2026 MIXI MEETUP！AI DAY 2026 - SESSION ARCHIVE AI研修(Day1)【MIXI 26新卒技術研修】 https://www.youtube.com/watch?v=da7hWlccpxw&t=8278s AI研修(Day2)【MIXI 26新卒技術研修】 https://www.youtube.com/watch?v=F0OVgcgi5UU&t=48s How AI Agents Are Transforming MIXI's Intellectual Property Function The August 2026 Intellectual Property Governance Study Group (remote meeting), organized by the Intellectual Property & Intangible Asset Governance Association (IPIAGA), was held on the afternoon of August 4. The featured presentation, "MIXI's Initiatives in Intellectual Property and Intangible Asset Governance," was delivered by Kosuke Kuriyama, General Manager of the Intellectual Property Office, Compliance Division, MIXI, Inc. (As this was a members-only event, only the key points can be shared.) During the presentation, Mr. Kuriyama explained that MIXI's Intellectual Property Office is leveraging generative AI not merely as a conversational tool, but as an AI agent capable of autonomously performing multiple IP-related tasks by integrating with patent databases and internal systems. Practical applications introduced during the session included analyzing Office Actions, collecting cited references and patent family information, drafting responses to Office Actions, evaluating claims after patent allowance, and proposing divisional filing strategies. These examples demonstrated how AI is being incorporated into day-to-day intellectual property practice. A key message from the presentation was that the company places strong emphasis on explicitly articulating the decision-making criteria behind IP work, enabling human experts to evaluate AI-generated outputs and continuously refine them through iterative feedback. Equally important is the secure integration of the data sources and software tools that AI agents require in order to perform their tasks effectively. Ultimately, MIXI aims to transform its IP organization from a "processing organization" focused primarily on patent filing and prosecution into a "strategic organization" that leverages AI to collect and analyze information, thereby contributing directly to business strategy and the enhancement of corporate value. To further explore the significance of MIXI's approach, I asked generative AI to conduct an in-depth analysis from three perspectives: how IP work is changing, how AI agents can be systematically developed and improved, and what the future IP organization should look like. Please note that the analysis generated by AI is based solely on publicly available information. It may not necessarily reflect the actual circumstances within the company, and it may contain inaccuracies or speculative interpretations. It should therefore be read with these limitations in mind. 2026年8月３日に正式発表されたAlibaba Cloudの最新AIモデル「Qwen3.8-Max」は、総計2.4兆パラメータという規模でMixture-of-Experts構造を採用、自律型エージェント能力に特化しており、OS操作や複雑な指示追従において米国製の主要な競合モデルを凌駕する性能を示すとしています。他社のフラッグシップモデルを圧倒する破壊的な低価格設定と、最高峰モデルとしては異例のオープンウェイト化が予定されていることにより、企業は機密性の高いデータを扱うオンプレミス環境での高度なAI運用が容易になり、市場の勢力図が大きく変わる可能性があるという予想があります。 Qwen3.8-Maxの登場の影響について、生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 アリババ、2.4兆パラメータの最上位AI「Qwen3.8-Max」を発表、モデル重みも公開へ 8/4(火) https://news.yahoo.co.jp/articles/23ce8e2b8c6c34816f3612179062bf662ba5a267 Alibaba Cloud Officially Unveils Qwen3.8-Max Alibaba Cloud officially unveiled its latest AI model, Qwen3.8-Max, on August 3, 2026. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with a total of 2.4 trillion parameters, the model is specifically optimized for autonomous AI agents. According to Alibaba Cloud, it surpasses leading U.S. flagship models in tasks involving operating system interaction and complex instruction following. Qwen3.8-Max is expected to have a significant impact on the AI industry due to its disruptively low pricing, which substantially undercuts competing flagship models, and Alibaba's plan to release it as an open-weight model—an unusually bold move for a state-of-the-art foundation model. These factors could make it much easier for enterprises to deploy advanced AI in on-premises environments handling highly confidential data, potentially reshaping the competitive landscape of the global AI market. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the potential impact of Qwen3.8-Max. Please refer to the analysis below. Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies or errors. I encourage readers to keep these limitations in mind when reviewing the analysis. 2026年8月3日、「知財投資・活用戦略の有効な開示及びガバナンスに関する検討会」（座長：加賀谷哲之一橋大学商学部教授）は、コーポレートガバナンス・コードの2026年改訂を受け、「価値創造を加速する知財・無形資産投資・活用のガイダンス」をとりまとめ公表しました。 本ガイダンスは、日本企業がコスト削減型経営から脱却し、知財や無形資産を核とした成長戦略へ転換するための実践的な指針を示しています。従来の法的保護を超え、技術やブランド、組織能力までを広く資産と捉え、これらを経営の根幹に据えるガバナンス体制の構築を促しているのが特徴です。 １，取締役会・経営陣の体制が中長期の「成功のタネ」を追求できていない ２，市場での立ち位置を踏まえた参入障壁の構築・移転・活用ができていない ３，知財・無形資産の「ジレンマ」（成長の糧に投資するほど短期的に利益が悪化して見える） ４，攻めの参入障壁を構築する戦略的な部門連携・人的配置ができていない ５，中長期成長に関心のある投資家への発信不足 という「5つの主要ボトルネック」ごとの対応の方向性が示され、味の素や富士フイルムなどの先進事例を紹介し、投資家との高度な対話を通じて中長期的な企業価値を最大化する手法が詳述されており、知財が管理対象から企業の成長エンジンへと進化させるための強力な羅針盤として位置づけられています。 今後、「知財・無形資産ガバナンスガイドラインver3.0」の策定の検討が進められます。 この「価値創造を加速する知財・無形資産投資・活用のガイダンス」について、生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 価値創造を加速する知財・無形資産投資・活用のガイダンス 令和８年８月３日 https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/tyousakai/tousi_kentokai/tousi_guidance.html 知的財産で企業価値向上、中長期的利益を可視化し投資状況を開示…政府指針で意識改革へ https://www.yomiuri.co.jp/politics/20260802-GYT1T00282/ 知財・無形資産への投資状況、企業に開示促す 政府が要綱を公表 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA31A8Q0R30C26A7000000/ Guidance on Accelerating Value Creation through Investment and Utilization of Intellectual Property and Intangible Assets On August 3, 2026, the Study Group on Effective Disclosure and Governance of Intellectual Property Investment and Utilization Strategies (Chair: Professor Tetsuyuki Kagaya, Faculty of Commerce, Hitotsubashi University) published the Guidance on Accelerating Value Creation through Investment and Utilization of Intellectual Property and Intangible Assets in response to the 2026 revision of Japan's Corporate Governance Code. The Guidance provides a practical framework for helping Japanese companies move beyond cost-cutting management toward growth strategies centered on intellectual property (IP) and intangible assets. Rather than viewing IP solely as a means of legal protection, it advocates treating technologies, brands, organizational capabilities, and other intangible assets as strategic corporate resources and integrating them into the core of corporate governance and management. The Guidance identifies five major bottlenecks that hinder corporate value creation and presents recommended approaches for addressing each of them:
Looking ahead, discussions will continue on the development of Version 3.0 of the Intellectual Property and Intangible Asset Governance Guidelines. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this Guidance on Accelerating Value Creation through Investment and Utilization of Intellectual Property and Intangible Assets, and I hope you will find the results informative. Please note, however, that the analysis is based solely on publicly available information and may not fully reflect actual circumstances. As with any AI-generated content, it may also contain inaccuracies, so readers are encouraged to use it with appropriate caution. 新党「チームみらい」を立ち上げた安野貴博氏（AIエンジニア、起業家、SF作家）のYouTubeチャンネルで、『【プロンプトを書くな】ループエンジニアリングをゆる解説 / "Human in the Loop"から"Human on the Loop"へ / AIが働ける環境づくり【ループを書け】』というわかりやすい動画が流されていました。この動画では、AI活用の最前線がプロンプト作成から「ループエンジニアリング」へと移行している現状を解説しており、人間が作業の内部で直接指示を出す「Human in the Loop」から、外部で管理・監督を行う「Human on the Loop」への転換が重要であると説いています。 ループエンジニアリング時代の知財業務について生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 【プロンプトを書くな】ループエンジニアリングをゆる解説 / "Human in the Loop"から"Human on the Loop"へ / AIが働ける環境づくり【ループを書け】 安野貴博の自由研究 https://www.youtube.com/watch?v=K6KX41tLH2s Don't Write Prompts, Write Loops On the YouTube channel of Takahiro Anno—an AI engineer, entrepreneur, science fiction author, and founder of the political party Team Mirai—a clear and accessible video titled "Don't Write Prompts: Write Loops – A Gentle Introduction to Loop Engineering / From 'Human in the Loop' to 'Human on the Loop' / Building an Environment Where AI Can Work" was recently released. The video explains how the cutting edge of AI utilization is shifting from prompt engineering to loop engineering. It argues that the key transition is moving away from "Human in the Loop," where humans directly instruct AI during each step of the workflow, toward "Human on the Loop," where humans design, manage, and supervise autonomous AI processes from the outside. To explore what this shift means for intellectual property practice, I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of IP operations in the era of loop engineering. I hope you will find the results informative. Please note, however, that the AI's research and analysis are based solely on publicly available information and therefore may not necessarily reflect the actual situation. As with any AI-generated content, the results may also contain inaccuracies, so they should be interpreted with appropriate caution. 三井化学は2026年7月28日、英ケンブリッジのAIスタートアップCuspAIが主導する国際材料開発ネットワーク「AI Materials Foundry」に、45社超の創設メンバーの一員として参画したと発表しました。生成AIプラットフォームを中核に、データ・計算資源・実験設備・専門知を統合し、材料探索から実験検証までを一気通貫で行う枠組みで、日本からはほかに富士フイルム、レゾナック、JSR、ソフトバンク、東京エレクトロン、日立ハイテク、島津製作所が名を連ねています。 この動きを生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 生成AIで新材料を開発する国際ネットワーク、三井化学が参画 7/31(金) https://news.yahoo.co.jp/articles/cea96982e4d03c270a38162e7c48efbee0dad393 Mitsui Chemicals Joins International Network to Develop New Materials Using Generative AI On July 28, 2026, Mitsui Chemicals announced that it has joined the AI Materials Foundry, an international materials development network led by the Cambridge, UK-based AI startup CuspAI, as one of more than 45 founding members. Centered on a generative AI platform, the initiative integrates data, computational resources, experimental facilities, and domain expertise into a unified framework that enables an end-to-end workflow—from materials discovery to experimental validation. Other Japanese participants include Fujifilm, Resonac, JSR, SoftBank, Tokyo Electron, Hitachi High-Tech, and Shimadzu Corporation. I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of this development, and I invite you to refer to the results. Please note, however, that the investigation and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please review the findings with appropriate discretion. 中国Moonshot Alは7月27日（現地時間）、同社の最新モデル「Kimi K3」のモデルウェイトと技術レポートを公開しました。Kimi K3は、Moonshot AI社が開発した2.8兆パラメーターを誇る世界最大級のオープンウェイトモデルで、KDA（Kimi Delta Attention）という独自の構造を採用することで、100万トークンを超える超長文処理のコストを劇的に削減しています。性能面ではプログラミングや論理推論で商用モデルに匹敵する一方、1.56TBという巨大なサイズゆえに、運用には大規模なGPUクラスタが必要となるインフラ上の課題も指摘されています。ライセンス体系は、一般的な企業利用は無償とする一方で、一定以上の収益やユーザー数を持つ大規模事業者に特定の義務を課す独自形式を採用しています。日本国内でも「NVIDIA B300」を8基使ったシングルノード環境でのデプロイ報告が上がっており、Perplexityでも米国サーバーでのKimi K3の提供が開始されるなど、使用が広がっているようです。 Kimi K3のモデルウェイトと技術レポートの公開内容、Kimi K3使用に関する評価、評判などを生成AIに調べさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 Model Weights and Technical Report for "Kimi K3" Released On July 27 (local time), the Chinese AI company Moonshot AI released the model weights and technical report for its latest large language model, Kimi K3. Kimi K3 is one of the world's largest open-weight models, featuring 2.8 trillion parameters. It adopts a proprietary architecture called KDA (Kimi Delta Attention), which dramatically reduces the computational cost of processing ultra-long contexts exceeding one million tokens. In terms of performance, Kimi K3 delivers programming and logical reasoning capabilities comparable to those of leading commercial models. At the same time, its enormous size—approximately 1.56 TB—poses significant infrastructure challenges, requiring large-scale GPU clusters for deployment and operation. The licensing framework is also distinctive. While the model is generally available free of charge for typical enterprise use, it imposes specific obligations on large-scale organizations that exceed certain revenue or user thresholds. In Japan, there have already been reports of successful deployment on a single-node system equipped with eight NVIDIA B300 GPUs. In addition, Perplexity has begun offering Kimi K3 through its U.S.-based servers, suggesting that adoption of the model is steadily expanding. I asked a generative AI system to conduct an in-depth investigation into the contents of the released Kimi K3 model weights and technical report, as well as the model's evaluations, user feedback, and industry reception. I hope you find the analysis informative. Please note, however, that the investigation and analysis were generated by AI based solely on publicly available information. As such, they may not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies. I therefore encourage readers to review the findings with appropriate caution. 特許は、2026年7月22日に、「デザイン経営ハンドブック2」を公表しました。本書の最大の特徴は、デザイン経営と知財経営を切り離せない「両輪」として再定義し、企業の潜在的な強みを価値に変える理論を提示している点にあります。独自の「りんごモデル」を用いて、目に見えない資産が権利化され活用されるまでの過程を分かりやすく体系化しています。 この「デザイン経営ハンドブック2」について生成AIに深掘りさせましたのでご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 自社らしさが息づく「知」を、経営の力に変える。 デザイン経営ハンドブック2 ～知的財産の視点からみたデザイン経営～ https://www.jpo.go.jp/introduction/soshiki/design_keiei/handbook2.html “Design-Driven Management Handbook 2” On July 22, 2026, the Japan Patent Office published the Design-Driven Management Handbook 2. The handbook’s most distinctive feature is that it redefines design-driven management and intellectual property management as two inseparable wheels working together, and presents a framework for transforming a company’s latent strengths into value. Using its original “Apple Model,” it clearly and systematically illustrates the process through which intangible assets are identified, protected through intellectual property rights, and ultimately put to practical use. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the Design-Driven Management Handbook 2. Please refer to the results. Please note, however, that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual circumstances, and may contain inaccurate information. NTTドコモビジネスは、特許取得を目的とする発明提案活動の質の向上と効率化を支援する「アイデアシート作成支援AIエージェント」の提供を2026年7月30日より開始しました。この「アイデアシート作成支援 AIエージェント」は、発明者の思考整理や書類作成の負担を軽減する対話型サービスです。キヤノンとの実証実験では作成時間の短縮や心理的ストレスの緩和が確認されており、機密保持を重視する企業向けにオンプレミス環境での構築にも対応しています。 生成AIにこの「アイデアシート作成支援 AIエージェント」について深堀させました。ので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 特許出願につながる発明提案の質と効率を高める「アイデアシート作成支援AIエージェント」の提供を開始 https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2026/0730.html NTTドコモビジネス、AIで発明の説明書類作成支援 特許出願しやすく 2026年7月30日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC3039L0Q6A730C2000000/ NTT DOCOMO Business Launches the “Idea Sheet Creation Support AI Agent” NTT DOCOMO Business began offering its Idea Sheet Creation Support AI Agent on July 30, 2026, a solution designed to improve both the quality and efficiency of invention proposal activities aimed at obtaining patents. The Idea Sheet Creation Support AI Agent is an interactive AI service that helps inventors organize their thoughts and reduces the burden of preparing invention disclosure documents. Demonstration trials conducted with Canon confirmed that the system significantly reduced document preparation time and alleviated the psychological stress associated with creating invention proposals. For organizations that place a high priority on confidentiality, the solution can also be deployed in an on-premises environment. I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of this Idea Sheet Creation Support AI Agent. Please refer to the attached report for details. Please note that the analysis is based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation. As with any AI-generated analysis, it may also contain inaccuracies or errors, so please review the findings with these limitations in mind. 2026年7月21日、経済産業省は、「成長投資ガイダンス」をとりまとめ公表しました。 日本企業が短期的な株主還元や資本効率の向上に偏重し、将来への投資を停滞させている状態を解消するために策定された「成長投資ガイダンス」は、経済的利益（EP：Economic Profit）を共通の指標に据えることで、企業と投資家が中長期的な価値創造に向けた建設的な対話を行うことを促しています。 この「成長投資ガイダンス」の内容と評判・評価を、生成AIに調べさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 「成長投資ガイダンス」の公表について 2026年7月21日 https://www.meti.go.jp/press/2026/07/20260721001.html ROE偏重の次に来るもの――「成長投資ガイダンス」の「EP」経営は浸透するか 2026-07-29 https://maonline.jp/articles/ep_20260729 "Growth Investment Guidance" On July 21, 2026, Japan's Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) released the Growth Investment Guidance. The Guidance was developed to address the tendency of Japanese companies to prioritize short-term shareholder returns and capital efficiency at the expense of long-term investment. By adopting Economic Profit (EP) as a common performance metric, it encourages companies and investors to engage in constructive dialogue aimed at creating sustainable medium- to long-term corporate value. I asked generative AI to examine the contents of the Growth Investment Guidance, as well as the public reactions and evaluations it has received. Please note that the AI-generated research and analysis are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please read the findings with these limitations in mind. 著名人の肖像などが生成人工知能（AI）で無断利用されている問題などを検討している法務省の有識者検討会（肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会）は2026年7月27日、声優らの「声」も現行法上で保護対象となると明記した指針案を大筋で了承しました。法務省は8月上旬にも指針を公表するとのことです。 この件について生成AIに深掘りさせましたのでご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会 https://www.moj.go.jp/MINJI/minji07_00400.html 肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会 取りまとめ報告書（案） ―生成 AI によるパブリシティ権侵害等に関する解釈指針―（仮題） https://www.moj.go.jp/content/001467268.pdf Draft Guidelines Clarify That Voice Actors’ “Voices” Are Also Protected Under Existing Law On July 27, 2026, the Ministry of Justice’s Expert Study Group on Civil Liability for the Unauthorized Use of Likenesses, Voices, and Other Personal Attributes—which has been examining issues such as the unauthorized use of celebrities’ likenesses by generative artificial intelligence (AI)—reached broad agreement on a draft set of guidelines explicitly stating that the voices of voice actors and other individuals are also protected under existing Japanese law. The Ministry of Justice is expected to publish the finalized guidelines in early August. I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of this development. Please refer to the following report. Please note that the AI-generated research and analysis are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies or incorrect information. 2026年7月27日、特許庁は、業務におけるAI活用の基本的な方向性を示す「JPO AIビジョン」を策定・公表しました。これにより、人間中心の原則の下、リスクに適切に対応しながらAI活用を進め、さらに高品質・迅速な行政サービスの提供を目指していくとしています。 特許庁は、1990年の電子出願システム導入以来、30年以上にわたり業務のIT化を進め、2017年からはAI活用に向けた検証にも取り組んできました。今回のビジョンでは、生成AIの急速な進化を、審査をはじめとする行政サービスの品質と効率を大きく向上させる機会と捉えています。 目標として掲げられたのは、①高品質・迅速な行政サービスの提供、②責任あるAI活用、③AI活用エコシステムの基盤強化の3点です。AIによってイノベーションを促進する一方、人間中心の原則を維持し、国内外の関係者と連携しながら活用基盤を整備するとしています。 「AI活用の推進」「人間中心のAI」「リスクへの適切な対応」「ステークホルダーとの連携」「AI活用のための組織作り」という5つのキーコンセプトを提示し、AIの出力については職員が検証し、最終判断を行うことを原則とし、活用プロセスの透明性や説明責任も重視します。 また、出願情報などの機密情報の漏えい防止、想定されるリスクへの事前対応、海外知財庁や制度ユーザー、外部有識者との連携も明記されており、AIを一元的に管理する組織と責任者を置き、職員全体のAIリテラシー向上とAI専門人材の育成を進める方針です。 生成AIに「JPO AIビジョン」を深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 特許庁におけるAI活用の基本方針「JPO AIビジョン」を策定しました https://www.meti.go.jp/press/2026/07/20260727001.html JPO AI ビジョン https://www.meti.go.jp/files/000002968.pdf JPO Formulates and Publishes the "JPO AI Vision" On July 27, 2026, the Japan Patent Office (JPO) formulated and published the "JPO AI Vision," which sets out the fundamental direction for the use of artificial intelligence (AI) in its operations. Under a human-centered approach, the JPO aims to promote the use of AI while appropriately addressing associated risks, with the goal of providing higher-quality and more efficient administrative services. Since introducing its electronic filing system in 1990, the JPO has continuously advanced the digitalization of its operations for more than three decades. Since 2017, it has also conducted verification studies on the application of AI. In the new vision, the JPO recognizes the rapid evolution of generative AI as a significant opportunity to enhance both the quality and efficiency of administrative services, including patent examination. The Vision identifies three primary objectives:
The Vision is built around five key concepts:
In addition, the Vision addresses measures to prevent the leakage of confidential information, including patent application data, proactive management of foreseeable AI-related risks, and collaboration with overseas intellectual property offices, users of the IP system, and external experts. The JPO also plans to establish a centralized AI governance structure with designated responsible personnel while enhancing AI literacy across its workforce and cultivating AI specialists. We asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of the "JPO AI Vision." Please note that the research and analysis were based solely on publicly available information. Accordingly, the findings may not fully reflect the actual situation and may contain inaccuracies. Readers are therefore encouraged to review the analysis with appropriate caution. 2026年7月27日、特許庁は、産業財産権をめぐる国内外の動向と特許庁における取組について取りまとめた「特許行政年次報告書2026年版」を公表しました。 特許庁のまとめによれば、本報告書の主なポイントは以下のとおりです。 日本国特許庁への特許出願件数は、2020年以降横ばい傾向でしたが、2025年は前年比16.8％増の358,317件でした。意匠登録出願件数は31,853件であり、商標登録出願件数は2025年に増加へ転じ、168,114件でした。 2025年の特許審査における特許査定率は76.5%、意匠審査における登録査定率は88.0%、商標審査における登録査定率は87.5%でした。 2025年度における特許審査の審査請求から一次審査通知までの期間（FA期間）と審査請求から権利化までの期間は、それぞれ9.4月、13.2月でした。また、2025年度における意匠審査の出願から一次審査通知までの期間（FA期間）は5.9月、出願から権利化までの期間は6.6月となり、いずれも2024年度より短縮しました。さらに、商標審査の出願から一次審査通知までの期間（FA期間）は6.6月、出願から権利化までの期間は7.5月となり、いずれも2024年度より短縮しました 生成AIに、特許行政年次報告書2026年版を深掘りさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 特許行政年次報告書2026年版 https://www.jpo.go.jp/resources/report/nenji/2026/index.html JPO Annual Report 2026 On July 27, 2026, the Japan Patent Office (JPO) published the JPO Annual Report 2026, which summarizes domestic and international developments surrounding intellectual property rights and outlines the JPO's major initiatives. According to the JPO, the key highlights of the report are as follows:
Stiltaは、特許・知的財産分野に特化したエージェント型AIプラットフォームです。a16z（Andreessen Horowitz）やY Combinatorなどから出資を受けており、特許調査、競合監視、類似性分析を自動化し、企業が眠っている特許を活用・防衛するためのツールを開発しています。 Stiltaは、特許業務を迅速かつ正確にするために次のような機能を提供しています。 特許検索と分析：USPTO（米国特許商標庁）やEPO（欧州特許庁）などの公開データベースを統合し、AIエージェントが関連する先行技術や侵害の可能性を探索します。 戦略的ポートフォリオ管理：自社や競合の特許ポートフォリオを分析し、企業が自覚していない価値ある特許（デッドアセット）を再発見します。 法的・技術的根拠の提供：AIが作成した分析やレポートは具体的な引用元に紐づけられており、実務担当者が確固たる法的根拠を構築するサポートをします。 生成AIに、このStiltaについて詳しく調べさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 Stilta: An Agentic AI Platform Specializing in Patents Stilta is an agentic AI platform specializing in patents and intellectual property. Backed by investors including a16z (Andreessen Horowitz) and Y Combinator, the company is developing tools that automate patent research, competitive monitoring, and similarity analysis, helping businesses identify, leverage, and protect valuable patents that may otherwise remain dormant. Stilta offers the following capabilities to make patent-related work faster and more accurate: Patent Search and Analysis: Stilta integrates publicly available databases, including those of the United States Patent and Trademark Office (USPTO) and the European Patent Office (EPO). Its AI agents search for relevant prior art and assess potential patent infringement risks. Strategic Portfolio Management: The platform analyzes the patent portfolios of both the user’s company and its competitors, helping uncover valuable but overlooked patents—sometimes referred to as “dead assets”—whose strategic potential may not have been fully recognized. Legal and Technical Evidence: AI-generated analyses and reports are linked to specific source citations, enabling practitioners to verify the underlying evidence and build well-supported legal and technical arguments. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of Stilta. Please refer to the results below. Please note, however, that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies or errors. Please review the report with these limitations in mind. IPRallyは、フィンランドのヘルシンキに本社を置くIPRally Technologies Oyが開発・運営する、知財および研究開発チーム向けのAIネイティブ型特許検索・分析プラットフォームで、従来のキーワード検索とは異なり、特許の構成要素とそれらの関係性を可視化する独自の「グラフAI」技術を中核に据えています。AIが特許審査官の思考プロセスを学習することで、高い検索精度と根拠を明確にする説明可能性を両立させている点が最大の特徴です。生成AIに、このIPRallyについて詳しく調べさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 IPRally: A Next-Generation AI Patent Search and Analytics Platform IPRally is an AI-native patent search and analytics platform developed and operated by IPRally Technologies Oy, headquartered in Helsinki, Finland. Designed for intellectual property and R&D teams, the platform differs fundamentally from conventional keyword-based patent searches by leveraging its proprietary Graph AI technology, which visualizes the structural elements of patents and the relationships among them. Its most distinctive feature is the combination of high search accuracy and explainable AI, achieved by training its AI models to emulate the reasoning process of experienced patent examiners. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of IPRally. Please find the results below. Please note that this research and analysis are based solely on publicly available information generated by AI. As such, they may not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies or errors. Please read the report with these limitations in mind. |
著者萬秀憲 アーカイブ
April 2026
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